“科学与社会”研讨课（张天柱）
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10.0(1人评价)
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- 环境学院
- 课程难度：中等
- 作业多少：中等
- 给分好坏：超好
- 收获大小：很多
| 选课类别：科学与社会 | 教学类型：理论课 |
| 课程类别：核心通识 | 开课单位：信息科学技术学院 |
| 课程层次：通修 | 学分：1.0 |
课程主页：暂无（如果你知道，劳烦告诉我们！）
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排序
学期
评分
评分
1条点评
- 课程难度：中等
- 作业多少：中等
- 给分好坏：超好
- 收获大小：很多
- 难度：中等
- 作业：中等
- 给分：超好
- 收获：很多
（其实给分暂时还没有出，但是我不在意，因为学到了超多东西，何况只是一个学分的课程）
评课社区的第一篇评分给张老师（^.^）！因为实在对我影响深远！
两个学期，上个学期我们学习了卷积神经网络的原理，发现原来听起来高大上的“深度学习”底层原理只需要大一学到的一些线性代数知识就基本足够，其他一些更多的细节看老师的PPT也基本可以搞定，有什么问题问一下AI也完全够了。
下一个学期就可以自己搭建卷积神经网络了。我跑了两个项目，第一个是同学分享的github的代码，识别4位验证码；第二个项目是给AI prompt生成借助前置摄像头识别画面中出现手写数字的网络，并且还发在了我的github账号上（这是我的第一个github项目），尽管后来了解到这只是一个简单的项目而已，看起来憨憨的，不过当时跑通的时候还是很激动的。有了前期理论铺垫，整个项目搭建起来、理解起来并不困难，对我来说较为困难的应该是Python环境我不会搭建，语法也不熟悉（因为我只学过C）。不过我找到一个大佬教了我一下，其实就分分钟的事儿，要学会求助。
其实当初选这个项目还是很幸运的。我这应该也是张老师这门课的第一个点评对吧，也就是说我大一选课的时候也像开盲盒一样，只知道老师科研水平很高，但是不知道是否对我这种菜鸟小白友好。两个学期接触下来发现，老师是真的宝藏老师啊！我了解到其他的有些科社老师要么放养（结果大家都去搞社科的题目了，像我舍友选的不是张老师，他最后搞得是科大道路规划，粘贴几篇论文，和我吐槽说啥也学不到还很累），要么就是搞很难的选题也不怎么指导，我觉得我们这边就比较适合，至少我的收获是比较大，有一个佐证是，第二学期末，有一天午睡的时候科大讯飞HR打电话问问题，中间有一段我就把我科社学到的东西一五一十告诉他了，然后他觉得不错（^.^）。哦对了，还有就是，老师挺为学生考虑的，比较有耐心，基本每节课都给我们每个人订盒饭，然后也会主动避开期中期末考试，比方说最后的论文，似乎是教务处的时间和期末考试重合了，但老师允许我们考完再交，稍微延迟了个几天。（而且老师每次都要从高新那边开车过来，挺辛苦的，下一届的学弟学妹认真对待不要辜负啊）
另外感觉我同学也蛮给力的。我比较在意这个，因为我实在不喜欢被拖后腿的感觉。乔布斯说：“A级选手只喜欢与A级选手共事”，当然我还达不到A级选手的水准，但是像在大心课啊习概课啊什么的都会遇到小组合作，然后你懂的，组长就要多干活，负责任的人总要动肝火，一方面我才积累了多少经验啊，我能做一个合格的leader吗？另一方面，都是同学，我也不能像乔布斯当BOSS的那样把我的组员都辞退了——好像话有点多了，我的意思是，在其他课程，只要有小组作业，我都会遇到很多free rider，但是在这一次科学与社会研讨课，我的同学们都很积极都很给力，特别有一个同学，分享了那个我上面说的那个识别验证码的项目，还有一些其他工具。当然最重要的是，恰如伊坂幸太郎所言：“人最大的武器，是习惯和信赖”，这个同学的热情，重新点燃了我对小组合作的信任。
《浪潮之巅》作者吴军曾经说过一句很引人深思的话：“失败不是成功之母，成功才是”。我从没设想过自己这个小白能以这门课积累这么多经验。这一次课上自己的摸索经历，我相信会对我后面的科研之路有很深的影响。
最后放上一张我项目的结果，手写数字由摄像头实时拍摄，左上角绿色字为我的卷积神经识别出的，识别正确呢（^.^）！
